基于多智能体的多型号生产调度技术研究

作者：李敬花著

页数：107

出版社：哈尔滨工程大学出版社

出版日期：2017

ISBN：9787566114075

电子书格式：pdf/epub/txt

内容简介

本书详细分析当前生产控制模式、项目调度和MAS技术的研究现状, 以多型号产品生产的计划于调度优化为目标, 对支持多型号生产调度运行模式的Agent模型等五方面进行了研究。

本书特色

多项目调度问题是指在同时满足任务工艺间的时序约束和资源限量的约束的前提下，如何把有限的资源协同分配给多项目的多个任务，以满足不同的优化目标。本书详细分析当前生产控制模式、项目调度和MAS技术的研究现状，以多型号产品生产的计划与调度优化为目标，对支持多型号生产调度运行模式的Agent模型、基于ECNP的多型号协作规划、资源受限多型号调度优化、多型号资源能力平衡以及多Agent的多型号生产调度系统等五方面进行了研究。
本书可作为高等院校船舶与海洋工程、计算机、信息工程、自动化等专业研究生、高年级本科生的参考用书，也可供从事人工智能与项目调度优化领域的科研人员提供借鉴与参考。
前言基于多智能体的多型号生产调度技术研究前言
生产调度是一种有效的资源配置和优化手段，涉及管理科学、机械工程、应用数学等多个学科，目的是通过作业的均衡分配，加工次序的合理安排,在满足系统约束条件的前提下优化相关性能指标。生产调度作为目前各种先进制造模式的核心内容之一，逐渐成为了人们关注的热点。多项目调度问题是指在同时满足任务工艺间的时序约束和资源限量的约束的前提下，如何把有限的资源协同分配给多项目的多个任务，以满足不同的优化目标。本书详细分析当前生产控制模式、项目调度和MAS技术的研究现状，以多型号产品生产的计划与调度优化为目标，对支持多型号生产调度运行模式的Agent模型、基于ECNP的多型号协作规划、资源受限多型号调度优化、多型号资源能力平衡以及多Agent的多型号生产调度系统等五方面进行了研究。
本书可作为高等院校船舶与海洋工程、计算机、信息工程、自动化等专业研究生、高年级本科生的参考用书，也可供从事人工智能与项目调度优化领域的科研人员提供借鉴与参考。
前言基于多智能体的多型号生产调度技术研究前言
生产调度是一种有效的资源配置和优化手段，涉及管理科学、机械工程、应用数学等多个学科，目的是通过作业的均衡分配，加工次序的合理安排,在满足系统约束条件的前提下优化相关性能指标。生产调度作为目前各种先进制造模式的核心内容之一，逐渐成为了人们关注的热点。
在大型复杂产品制造领域，如航空航天制造、军工制造、船舶制造、大型科研项目研制等行业，普遍存在着众多的多型号并存的生产模式，这些行业对国民经济有着重要的影响。传统的生产调度系统不适合多型号生产模式，需要一种多型号调度系统来控制组织分散、决策分散的分布式多型号生产，但是目前对于多型号生产管理研究却不多见。
MAS（Multi睞gent System），即多智能体系统十分适合处理分布式问题。国内外学者们大多将Agent技术应用于车间的调度控制，很少有将MAS与多型号生产调度运行模式相结合的研究成果，因此基于Agent的多项目调度有着很广阔的研究空间。
本书提出了基于多Agent的多型号生产调度系统中若干关键技术的解决方案，在此基础上设计了MPPSS(Multi瞐gent based multi瞤roject production scheduling system），即基于多Agent的多型号生产调度系统。本书共5章，其中第1章，主要介绍了本书的研究背景、研究现状以及主要研究内容等；第2章，针对多型号生产的特点，提出了基于二级协调的多型号生产调度运行模式，并建立了支持该模式的基于多Agent的多型号生产调度系统模型；第3章，研究基于ECNP的多型号协作规划方法，包括提出多型号协作规划的协调模型和协调过程模型、建立基于ECNP的协调机制、建立外协计划模型并优化外协计划生成；第4章，针对最小化工期问题和资源能力平衡问题，提出了基于混合遗传算法的多型号调度优化方法，以及基于遗传蚁群融合算法的多型号资源能力平衡方法；第5章，初步实现基于多Agent的多型号生产调度系统(MPPSS)。
本书是作者在多Agent系统与多项目调度优化方向近几年研究成果的总结，从开始构思到最终完稿，历经了多年的研究总结与反复凝练。本书算法与理论并重，来源于实践又最终回归于实践，不仅为多Agent系统与多项目调度优化的结合提供了理论方向，同时还设计了相应的MPPSS系统，很大程度上优化了多型号生产调度的结果，提高了计划的一致性与计划调节的敏捷性。希望本书能为从事人工智能与项目调度领域的科研人员提供借鉴与参考。
感谢我的家人、同事和朋友，是他们的无私帮助和支持，使得本书能够顺利完成。
由于作者水平有限，书中难免有不妥和疏漏之处，请广大读者批评、指正。

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